detr-resnet-50-base-coco
Este modelo es una versión ajustada de facebook/detr-resnet-50 en el conjunto de datos detection-datasets/coco. Este modelo de detección de objetos usa Transformers y está implementado en PyTorch. Genera salidas que pueden ser visualizadas en TensorBoard y fue creado a partir del Trainer. Alcanzó una pérdida de 5.2641 en el conjunto de evaluación.
Como usar
El modelo detr-resnet-50-base-coco está ajustado específicamente para tareas de detección de objetos en conjuntos de datos similares a COCO. Sus hiperparámetros de entrenamiento incluyen una tasa de aprendizaje de 2e-05, un tamaño de lote de entrenamiento y evaluación de 8, una semilla de 1337, y el optimizador Adam con betas=(0.9, 0.999) y epsilon=1e-08. El programador de tasa de aprendizaje es lineal, y el modelo fue entrenado por 10 épocas.
Funcionalidades
- Detección de objetos
- Transformers
- Implementación en PyTorch
- Compatibilidad con TensorBoard
- Entrenado usando Trainer
Casos de uso
- Detección de objetos en imágenes
- Análisis de contenido visual
- Aplicaciones de vigilancia
- Sistemas de asistencia al conductor